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Impara Indicizzazione di Base | Indicizzazione e Slicing
Numpy Definitivo

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Indicizzazione di Base

Ogni array NumPy ha elementi e i loro rispettivi indici. Qui, ci concentreremo sugli indici negli array 1D. Nell'immagine seguente, gli indici positivi sono mostrati in verde, mentre gli indici negativi sono mostrati in rosso:

Come puoi vedere, ogni elemento nell'array ha sia un indice positivo che un indice negativo. In effetti, l'indicizzazione negli array è simile all'indicizzazione nelle liste.

Accesso agli Elementi tramite Indici

Per accedere a un elemento tramite il suo indice, è necessario specificare l'indice di questo elemento tra parentesi quadre, ad esempio, array[2].

Nota

Se un indice specificato è fuori dai limiti, viene generato un IndexError, quindi fai attenzione a questo.

1234567891011121314
import numpy as np array = np.array([9, 6, 4, 8, 10]) # Accessing the first element (positive index) print(f'The first element (positive index): {array[0]}') # Accessing the first element (negative index) print(f'The first element (negative index): {array[-5]}') # Accessing the last element (positive index) print(f'The last element (positive index): {array[4]}') # Accessing the last element (negative index) print(f'The last element (negative index): {array[-1]}') # Accessing the third element (positive index) print(f'The third element (positive index): {array[2]}') # Accessing the third element (negative index) print(f'The third element (negative index): {array[-3]}')
copy

In realtà, l'indicizzazione positiva e negativa sono solo due metodi per accedere agli elementi dell'array, e funzionano allo stesso modo dal punto di vista funzionale.

Nota

È pratica comune accedere al primo elemento dell'array utilizzando un indice positivo (0) e all'ultimo elemento utilizzando un indice negativo (-1).

Poiché gli elementi del nostro array sono solo numeri, possiamo eseguire tutti i tipi di operazioni su di essi che faremmo con i numeri normali:

1234
import numpy as np array = np.array([9, 6, 4, 8, 10]) # Finding the average between the first and the last element print((array[0] + array[-1]) / 2)
copy

Qui, abbiamo calcolato la media degli elementi primo e ultimo del nostro array.

Per riassumere, l'indicizzazione è essenziale per accedere, modificare o estrarre elementi specifici o sottoinsiemi di dati, consentendo una manipolazione efficiente e precisa dei contenuti dell'array.

Compito

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Calcola la media del primo, quarto e ultimo elemento:

  1. Usa un indice positivo per accedere al primo elemento.
  2. Usa un indice positivo per accedere al quarto elemento.
  3. Usa un indice negativo per accedere all'ultimo elemento.
  4. Calcola la media di questi numeri.

Soluzione

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In realtà, l'indicizzazione positiva e negativa sono solo due metodi per accedere agli elementi dell'array, e funzionano allo stesso modo dal punto di vista funzionale.

Nota

È pratica comune accedere al primo elemento dell'array utilizzando un indice positivo (0) e all'ultimo elemento utilizzando un indice negativo (-1).

Poiché gli elementi del nostro array sono solo numeri, possiamo eseguire tutti i tipi di operazioni su di essi che faremmo con i numeri normali:

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import numpy as np array = np.array([9, 6, 4, 8, 10]) # Finding the average between the first and the last element print((array[0] + array[-1]) / 2)
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Qui, abbiamo calcolato la media degli elementi primo e ultimo del nostro array.

Per riassumere, l'indicizzazione è essenziale per accedere, modificare o estrarre elementi specifici o sottoinsiemi di dati, consentendo una manipolazione efficiente e precisa dei contenuti dell'array.

Compito

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  1. Usa un indice positivo per accedere al primo elemento.
  2. Usa un indice positivo per accedere al quarto elemento.
  3. Usa un indice negativo per accedere all'ultimo elemento.
  4. Calcola la media di questi numeri.

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